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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习软件开发的相关技术，而今天我们就一起来了解一下，算法与设计模式的概念和应用。

算法

算法(algorithm)，在数学(算学)和计算机科学之中，为任何一系列良定义的具体计算步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。作为一个有效方法，算法被用于计算函数，它包含了一系列定义清晰的指令，并可于有限的时间及空间内清楚的表述出来。

算法的基本特征

算法的基本特征：是一组严谨地定义运算顺序的规则，每一个规则都是有效的，是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。

特征包括：

输入：一个算法必须有零个或以上输入量。

输出：一个算法应有一个或以上输出量，输出量是算法计算的结果。

明确性：算法的描述必须无歧义，以保证算法的实际执行结果是精确地符合要求或期望，通常要求实际运行结果是确定的。

有限性：依据图灵的定义，一个算法是能够被任何图灵完全系统模拟的一串运算，而图灵机只有有限个状态、有限个输入符号和有限个转移函数(指令)。而一些定义更规定算法必须在有限个步骤内完成任务。

有效性：又称可行性。能够实现，算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。

常用设计模式

完全遍历法和不完全遍历法：在问题的解是有限离散解空间，且可以验证正确性和优性时，简单的算法就是把解空间的所有元素完全遍历一遍，逐个检测元素是否是我们要的解。这是直接的算法，实现往往简单。但是当解空间特别庞大时，这种算法很可能导致工程上无法承受的计算量。这时候可以利用不完全遍历方法——例如各种搜索法和规划法——来减少计算量。

分治法：把一个问题分割成相互独立的多个部分分别求解的思路。这种求解思路带来的好处之一便是进行并行计算。

动态规划：当问题的整体优解就是由局部优解组成的时候，经常采用的一种方法。

贪心算法：常见的近似求解思路。当问题的整体优解不是(或无法证明是)由局部优解组成，且对接的优性没有要求的时候，可以采用的一种方法。

线性规划法：线性规划(LinearProgramming，简称LP)特指目标函数和约束条件皆为线性的优化问题。线性规划是优化问题中的一个重要领域。

简并法：把一个问题通过逻辑或者数学推理，简化成与之等价或者近似的、相对简单的模型，进而求解的方法。

常用实现方法

递归方法:递归(英语：Recursion)，又译为递回，在数学与计算机科学中，是指在函数的定义中使用函数自身的方法。递归一词还较常用于描述以自相似方法重复事物的过程。

迭代方法:迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了接近并到达所需的目标或结果。每一次对过程的重复被称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值。

顺序计算:顺序计算就是把形式化算法用编程语言进行单线程序列化后执行。

并行计算:并行计算(英语：parallelcomputing)一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下，可以将计算的过程分解成小部分，之后以并发方式来加以解决

常用的算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法等等。

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